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关系神经网络能解决哪些规划问题？
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文研究了策略学习中的规划问题，通过建立关系性神经网络的电路复杂度分析与目标回归搜索之间的联系，证明了电路宽度和深度与物体数量和规划周期成正比，揭示了设计策略学习神经网络的实用性。
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关键要点
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本论文研究了策略学习中的规划问题。
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建立了关系性神经网络的电路复杂度分析与目标回归搜索之间的联系。
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揭示了策略学习中的规划问题有三类。
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证明了电路宽度和深度与物体数量和规划周期成正比。
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得出了设计策略学习神经网络的实用性。
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